Matlab中的融合向量

Question

在 Matlab 中，我有两个矩阵 L1 和 L2，每行包含二维空间中多个点的坐标（行、列）：

L1=[1,1;2,2;3,3];
L2=[4,4;5,5;6,5;7,6;8,7];

绘制后我得到了这个：

我正在尝试实现一种算法，该算法可以融合方向相似的线条。我已经尝试了一段时间。我想解决这个问题的最简单方法是按照以下步骤操作：

-首先：假设L1和L2是同一条线（L3）的两段。

-Next：从 (1,1) (或 (8,7)) 开始计算下一个点的方向。换句话说，点 (2,2) 的方向来自 (1,1)，点 (3,3,) 来自 (2,2) 等。并保存这些值。

-下一步：从所有方向值计算平均值。

-下一步：评估纤维之间的融合点，在这种情况下是 (3,3) 和 (4,4)，是否遵循类似的方向。

-结果：如果前一阶段为真，则融合光纤。如果为 FALSE，则什么也不做。

这里的一个关键点是建立一个可以测量方位角的参考。也许这种方法太复杂了。我想有一种更简单的方法和更少的内存消耗方法。谢谢。

Answer 1

代码-

% We need to set a tolerance value for the similarity of slopes between the
% main data and the "fusion" data. This tolerance is in degrees, so basically
% means that the fiber must be within TOL degrees left or right of the overall data average.
TOL = 10;

% Slightly different and a more general data probably
L1=[2,3;3,5;4,10];
L2=[7,15;8,19;9,21];
L_fiber = [L1(end,:);L2(1,:)];

% Slopes calculation
a1 = diff(L1);
m1 = a1(:,2)./a1(:,1);

a2 = diff(L2);
m2 = a2(:,2)./a2(:,1);

% Overall slope for the main data
m = mean([m1;m2]);

a_fiber = diff(L_fiber);
m_fiber = a_fiber(:,2)./a_fiber(:,1);
m_fiber_mean = mean(m_fiber);

% Checking if the fiber mean is within the limits set by TOL
deg_max = atan(m)*(180/pi) + TOL;
deg_min = atan(m)*(180/pi) - TOL;

slope_max = tan(deg_max*pi/180);
slope_min = tan(deg_min*pi/180);

if m_fiber_mean >= slope_min && m_fiber_mean <= slope_max
    out = true;
    disp('Yes the fusion matches the overall data');
else
    out = false;
    disp('No the fusion does not match the overall data');
end

希望这能解决！